import numpy as np
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential

# Создание входных данных X и целевых данных y
X = np.array([[1], [3], [2], [10], [4], [7], [8]])
y = X * 4

# Создание последовательной модели
model = Sequential([Dense(1, input_shape=(1,), activation='linear')])

# Вывод информации о модели
model.summary()

# Компиляция модели с оптимизатором SGD, функцией потерь MSE и метрикой MAE
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse', metrics=['mae'])

# Обучение модели на данных X и y в течение 100 эпох
print("Процесс обучения модели")
model.fit(X, y, epochs=100)

# Сохранение модели в файл '2_lab_rab.h5'
model.save('2_lab_rab.h5')
print("Модель сохранена")